法律数据分析：法律风险建模_（1）.法律数据分析基础.docx

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法律数据分析基础

在法律数据分析中，基础数据处理和分析是构建法律风险模型的前提。本节将详细介绍如何从原始法律数据中提取有价值的信息，并使用这些信息进行初步的风险评估。我们将重点介绍数据清洗、数据预处理、特征工程等关键步骤，并通过具体案例展示如何使用Python进行操作。

数据清洗

数据清洗是数据分析的第一步，目的是确保数据的准确性和完整性。原始法律数据往往包含大量噪声和不一致的信息，例如缺失值、重复记录、错误数据等。这些都会对后续的分析和建模产生负面影响。因此，数据清洗是必不可少的。

1.处理缺失值

缺失值是法律数据中常见的问题。处理缺失值的方法包括删